RIGHT INTERVAL JOIN:处理逻辑和LEFT INTERVAL JOIN类似 FULL INTERVAL JOIN:流任务中,左流或者右流的数据到达之后,如果没有 Join 到另外一条流的数据,就会等待(左流放在左流对应的 State 中等,右流放在右流对应的 State 中等),如果之后另一条流数据到达之后,发现能和刚刚那条数据 Join 到,则会输出+[L, R]。
Inner Interval Join:流任务中,只有两条流 Join 到(满足 Join on 中的条件:两条流的数据在时间区间 + 满足其他等值条件)才输出,输出 +[L, R] 第二种: Left Interval Join:流任务中,左流数据到达之后,如果没有 Join 到右流的数据,就会等待(放在 State 中等),如果之后右流之后数据到达之后,发现能和刚刚那...
stream.intervalJoin(otherStream) .between(<-time>, <+time>) .process(<ProcessJoinFunction>) 1. 2. 3. class IntervalJoinFunction extends ProcessJoinFunction[Obj1,Obj2,Obj3]{ override def processElement(left: Obj1, right: Obj2, ctx: ProcessJoinFunction[Obj1, Obj2, Obj3]#Context, out: ...
增加分区数:如果数据量很大,可以考虑增加分区数以提高连接性能。在 Flink SQL 中,可以使用 PARTITION BY 子句为表添加分区。 调整并行度:如果作业的并行度设置不合理,可能会导致某些任务无法正确处理数据。可以尝试调整并行度,以便更好地利用资源。 检查Flink 版本:确保使用的 Flink 版本与代码兼容。如果使用了较旧的...
Flink双流JOIN主要分为两大类。一类是基于原生State的Connect算子操作,另一类是基于窗口的JOIN操作。其中基于窗口的JOIN可细分为window join和interval join两种。 实现原理:底层原理依赖Flink的State状态存储,通过将数据存储到State中进行关联join, 最终输出结果。
Left Interval Join:流任务中,左流数据到达之后,如果没有 Join 到右流的数据,就会等待(放在 State 中等),如果之后右流之后数据到达之后,发现能和刚刚那条左流数据 Join 到,则会输出 +[L, R]。事件时间中随着 Watermark 的推进(也支持处理时间)。如果发现发现左流 State 中的数据过期了,就把左流中过期的...
1、Interval Join 概述 在之前的Join算子中,一般使用的是coGroup算子,因为一个算子可以提供多种语义,但是也是有一些弊端的。因为coGroup只能实现在同一个窗口的两个数据流之间进行join,在实际的计算过程中,往往会遇到当req发生时,resp迟迟无法响应,这个时候,就会出现一个跨窗口的问题。也就是说经常会出现数据乱序,或者...
细分Flink SQL ⽀持的 Join: Regular Join:流与流的 Join,包括 Inner Equal Join、Outer Equal Join Interval Join:流与流的 Join,两条流⼀段时间区间内的 Join Temporal Join:流与流的 Join,包括事件时间,处理时间的 Temporal Join,类似于离线中的快照 Join ...
细分Flink SQL 支持的 Join: Regular Join:流与流的 Join,包括 Inner Equal Join、Outer Equal Join。 Interval Join:流与流的 Join,两条流一段时间区间内的 Join。 Temporal Join:流与流的 Join,包括事件时间,处理时间的 Temporal Join,类似于离线中的快照 Join。
regular join:即 left join,right join,full join,inner join 维表lookup join:维表关联 temporal join:快照表 join interval join:两条流在一段时间区间之内的 join array 炸开:列转行 table function join:通过 table function 自定义函数实现 join(类似于列转行的效果,或者说类似于维表 join 的效果) ...